机器人实现基于部分表面触觉成像的胃癌多发性诊断
机器人学
2024-08-06 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
本文旨在系统性地解决内镜诊断风险性胃癌（AGC）肿瘤时现存的局限性，首次提出：(i) 利用和评估我们近期开发的基于视觉的触觉传感器（Vision-based Tactile Sensor, VTS），以及（ii) 一种用于基于肿瘤纹理特征分类诊断的补充机器学习（ML）算法。我们运用七自由度机器人机械臂和独特的定制化、增材制造的逼真AGC肿瘤模型，展示了利用VTS实现自动化数据采集的优势，从而解决传统基于机器学习方法中遇到的数据稀缺和偏差问题。经合成数据训练的ML模型在混合形态特征和部分传感器接触条件下成功完成评估，并与传统ML模型在各种统计指标上进行了比较。
引用
@article{arxiv.2408.01554,
title = {Robot-Enabled Machine Learning-Based Diagnosis of Gastric Cancer Polyps Using Partial Surface Tactile Imaging},
author = {Siddhartha Kapuria and Jeff Bonyun and Yash Kulkarni and Naruhiko Ikoma and Sandeep Chinchali and Farshid Alambeigi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.01554},
year = {2024}
}